## Jurnal
http://ejournal.unp.ac.id/students/index.php/epb/index

## Analisis Kausalitas Fertilitas dengan Pertumbuhan Ekonomi dan Kemiskinan di Sumatera Barat
Robby Saputra 1* , Ariusni 2
1,2 Jurusan Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Padang
* Korespondensi: robbysaputra210797@gmail.com

## Abstract
This study aims to determine the causal relationship between fertility, economic growth and poverty in West Sumatra. This type of research is descriptive and associative research. The data used are secondary data in the form of panel data from 2010 to 2017. The research methods used are: (1) Vector Auto Regression Analysis, (2) Granger Causality Test. The results showed that (1) There was no causality relationship between fertility and economic growth in West Sumatra, but there was a direct relationship between fertility and economic growth. (2) There is no causality relationship between fertility and poverty in West Sumatra, but there is a direct relationship between poverty and fertility. (3) There is no causal relationship between economic growth and poverty in West Sumatra, but there is a direct relationship between poverty and economic growth.
Keywords:

## Abstrak
Penelitian  ini  mempunyai  tujuan  untuk  mengetahui  bagaimana  hubungan kausalitas diantara fertilitas, pertumbuhan ekonomi dan kemiskinan di Sumatera Barat.  Jenis  penelitian  ini  adalah  penelitian  deskriptif  dan  asosiatif.  Data  yang digunakan  adalah  data  sekunder  dalam  bentuk  data  panel  dimulai  pada  tahun 2010  sampai  dengan  tahun  2017.  Metode  pada  penelitian  ini  yang  digunakan yaitu:  (1)  Analisis  Vector  Auto  Regression,  (2)  Uji  Kausalitas  Granger.  Hasil penelitian  memperlihatkan  dimana  (1)  Tidak  terdapatnya  hubungan  kausalitas antara  fertilitas  dengan  pertumbuhan  ekonomi  di  Sumatera  Barat,  namun terdapat hubungan searah antara fertilitas terhadap pertumbuhan ekonomi. (2) Tidak  terdapatnya  hubungan  kausalitas  antara  fertilitas  dengan  kemiskinan  di Sumatera Barat, namun terdapat hubungan searah antara kemiskinan terhadap fertilitas.  (3)  Tidak  terdapatnya  hubungan  kausalitas  diantara  pertumbuhan ekonomi dan kemiskinan  di Sumatera Barat, namun terdapat hubungan searah antara kemiskinan terhadap pertumbuhan ekonomi.
Kata Kunci :
Kode Klasifikasi JEL: O44, P46

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan penduduk adalah sebuah masalah pada pembangunan yang paling utama dan paling  sukar  diatasi,  dimana  jumlah  penduduk  yang  besar  menambah  kerumitan  masalah pembangunan.  Indonesia  termasuk  dalam  salah  satu  negara  berkembang  dengan  populasi penduduk  yang  besar  serta  distribusi  penduduk  tidak  merata  yang  disebabkan  oleh  angka fertilitas (kelahiran) yang tinggi.
Secara  khusus  Sumatera  Barat,  memiliki  jumlah  penduduk  yang  menembus  5,32  juta  jiwa pada  tahun  2017  dimana  peningkatan  jumlah  penduduknya  tidak  terlepas  dari  angka kelahiran  yang  relatif  tinggi.  Terhitung  sejak  tahun  2010  hingga  2017  jumlah  penduduk
Fertilitas, Pertumbuhan Ekonomi, Kemiskinan.

## Info Artikel
Diterima: 18 Juli 2020 Disetujui: 20 Agustus 2020
Terbit daring: 1 September 2020

## DOI: -
Sitasi: Saputra, R  &, Ariusni. (2020). Analisis Kausalitas Fertilitas dengan Pertumbuhan Ekonomi dan Kemiskinan di Sumatera Barat. JKEP: Jurnal kajian ekonomi dan pembangunan, 2(3),
Fertility, Economic Growth, Poverty.
Sumatera Barat mengalami peningkatan sekitar 477 ribu jiwa atau rata-rata 68,2 ribu setiap tahun. Berdasarkan daripada hasil Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI) pada tahun 2017 menunjukkan angka kelahiran total di Sumatera Barat sebesar 2,5 anak per wanita, yang  artinya  angka  kelahiran  di  Sumatera  Barat  lebih  tinggi  dibandingkan  dari  angka kelahiran nasional yang hanya 2,4 anak per wanita.
Penyebab tingginya angka kelahiran ini yaitu relatif tingginya perkawinan wanita pada usia muda  dimana  memiliki  masa  kesuburan  yang  tinggi.  Dapat  dilihat  bahwa  persentase  pada wanita  usia  16-24  tahun  yang  pernah  melakukan  perkawinan  menurut  umur  perkawinan pertama sebesar 74,27 persen pada tahun 2017, dimana angka ini meningkat daripada tahun sebelumnya yaitu sebesar 73,99 persen pada tahun 2016.
Selain itu penduduk yang berumur di bawah 15 tahun juga tergolong tinggi yaitu 29,86 persen. Kedua faktor tersebut memperlihatkan bahwa relatif tingginya tingkat fertilitas yang ada di Sumatera  Barat.  Tinggi  rendahnya  angka  fertilitas  juga  dipengaruhi  oleh  berbagai  macam faktor diantara lain yaitu pertumbuhan ekonomi dan kemiskinan.
Menurut  Jemna  (2015)    bahwa  pertumbuhan  ekonomi  mempunyai  pengaruh  terhadap fertilitas,  semakin  tingginya  tingkat  pertumbuhan  ekonomi  maka  tingkat  fertilitas  juga semakin  meningkat  dikarenakan  pendapatan  per  kapita  masyarakat  akan  naik  sehingga mampu  untuk  mendapatkan  kehidupan  serta  pendidikan  yang  lebih  baik  dan  layak  jika mempunyai  lebih  banyak  anak.  Luci  dan  Thevenon  (2010)  mengemukakan  bahwa pembangunan  ekonomi  dapat  meningkatkan  fertilitas  atau  kelahiran.  Dengan  kemajuan pembangunan ekonomi tersebut dapat meningkatkan pendapatan perkapita sehingga mampu mencukupi kehidupan dan hidup dengan kondisi yang layak dan berkecukupan.
Di  samping  pertumbuhan  ekonomi  yang  mempengaruhi  fertilitas,  sebaliknya  fertilitas  juga dapat  mempengaruhi  pertumbuhan  ekonomi.  Seperti  pendapat  Todaro  dan  Smith  (2011) tingkat  fertilitas  yang  tinggi  menandakan  bahwa  cepatnya  laju  pertumbuhan  penduduk, dimana terdapat berbagai masalah dalam sosial ekonomi dan konsekuensi negatif yang akan ditimbulkan  dari  pertumbuhan  penduduk  tersebut  antara  lain  yaitu  menurunnya pertumbuhan ekonomi, kemiskinan dan ketimpangan, pendidikan, kesehatan, lingkungan dan ketersediaan pangan.
Tinggi  ataupun  rendahnya  angka  fertilitas  juga  dapat  mempengaruhi  tingkat  kemiskinan. Masalah kemiskinan adalah suatu masalah utama pada proses pembangunan ekonomi. Jika angka fertilitas bagi setiap rumah tangga tinggi, maka akan berdampak pada besarnya rata- rata anggota rumah tangga tersebut, dimana jika tidak diiringi dengan pendapatan yang cukup untuk memenuhi kehidupan maka dapat menyebabkan rendahnya produktivitas, pendidikan, serta  akan  berakibat  pada  kemiskinan.  Begitupun  sebaliknya  dimana  kemiskinan  juga berpengaruh terhadap fertilitas. Menurut Mussa (2014) mengatakan bahwa tingkat fertilitas akan meningkatkan kemiskinan secara objektif yaitu jika fertilitas atau kelahiran meningkat maka diikuti juga dengan meningkatnya kemiskinan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  yang  dilakukan  ini    digolongkan  kepada  penelitian  deskriptif dan  asosiatif.  Data dalam  penelitian diambil  berdasarkan  data  panel  tahunan  19 Kabupaten/Kota di  Sumatera Barat  yaitu  data  Tingkat  Fertilitas  (Kelahiran),  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Persentase Penduduk Miskin mulai dari tahun 2010 sampai dengan tahun 2017.
Teknik  analisis  data  yang  digunakan  yaitu  Analisis Vector  Auto  Regression (VAR).  Model penelitian yang digunakan yaitu:
𝑇𝐹 𝑡 =   Σ i=0 n α𝑖 𝑇𝐹 𝑡−𝑖 +   Σ i=0 n β𝑖 𝑃𝐸 𝑡−𝑖 +   Σ i=0 n β𝑖 𝐾𝑀 𝑡−𝑖 +   𝑈1 𝑖𝑡 (1)
𝑃𝐸 𝑡 =   Σ i=0 n α𝑖 𝑃𝐸 𝑡−𝑖 +   Σ i=0 n β𝑖 𝑇𝐹 𝑡−𝑖 +   Σ i=0 n β𝑖 𝐾𝑀 𝑡−𝑖 +   𝑈3 𝑖𝑡 (2)
𝐾𝑀 𝑡 =   Σ i=0 n α𝑖 𝐾𝑀 𝑡−𝑖 +   Σ i=0 n β𝑖 𝑇𝐹 𝑡−𝑖 +   Σ i=0 n β𝑖 𝑃𝐸 𝑡−𝑖 +   𝑈5 𝑖𝑡 (3)
Dimana  TF t adalah  Tingkat  Fertilitas,  PE t adalah  Pertumbuhan  Ekonomi,  KM t adalah Kemiskinan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  melihat  kestasioneran  data  masing-masing  variabel  maka  bisa  digunakan  uji stasioneritas yaitu Uji Akar Unit (Unit Root Test) dengan menggunakan metode Levin, Lin & Chu t*. Karena pada penelitian ini data yang digunakan yaitu data panel, maka dilakukan panel root test. Apabila data yang dipakai pada penelitian ini tidak stasioner di tingkat level atau mengandung  unit  root,  maka  kita  dapat  menstasionerkannya  pada  tingkat  first  difference ataupun second difference.
Berdasarkan Tabel 1 memperlihatkan bahwa data pada tingkat level hanya variabel fertilitas yang tidak stasioner, sedangkan pada first difference data masing-masing variabel stasioner semuanya.

## Tabel 1. Hasil Uji Stasioneritas Fertilitas (Kelahiran), Pertumbuhan Ekonomi
dan Kemiskinan Variabel Level First Difference Prob.** Ket Prob.** Ket Fertilitas Levin, Lin & Chu t* 0.0508 Tidak Stasioner 0.0000 Stasioner Pertumbuhan Ekonomi Levin, Lin & Chu t* 0.0000 Stasioner 0.0000 Stasioner Kemiskinan Levin, Lin & Chu t* 0.0000 Stasioner 0.0000 Stasioner

## Sumber: Olahan Data Eviews 10, 2020
Setelah  dilakukan  uji  stasioneritas,  maka  dapat  melakukan  langkah  selanjutnya  yaitu  Uji Kointegrasi. Jika saat pengolahan data hasil output stasioner di tingkat difference yang sama, maka data tersebut haruslah saling tidak berkointegrasi (sehingga bisa memakai VAR dengan data  difference).  Namun,  jika  data  stasioner  di  tingkat  difference  yang  sama  dan  ternyata saling berkointegrasi maka haruslah menggunakan VECM (Vector Error Correlation Model). Penelitian yang dilakukan ini menggunakan Uji Kointegrasi Kao (Kao Residual Cointegration Test) dengan tingkat kepercayaan 0,05.
Dari hasil output uji kointegrasi pada Tabel 2 seperti di bawah memperlihatkan bahwa hasil probabilitas kecil dari level signifikan 0,05. Berdasarkan hal tersebut bisa dilihat bahwa tidak adanya  kointegrasi  pada  ukuran  konvensional  0,05  sehingga  metode  Panel  VAR  dipilih sebagai alat estimasi dalam menjawab tujuan penelitian.

## Tabel 2. Hasil Uji Kointegrasi Fertilitas (Kelahiran), Pertumbuhan Ekonomi dan Kemiskinan

## Sumber: Olahan Data Eviews 10, 2020
Uji lag optimum berguna dalam penentuan berapa jumlah lag yang digunakan pada penelitian ini. Penentuan berapa jumlah lag optimum diperlukan dalam uji kointegrasi dan uji kausalitas granger agar dapat memperoleh hasil yang lebih baik. Jumlah lag yang ditentukan pada suatu model  VAR  berdasarkan  kriteria  dari  informasi  berdasarkan  rekomendasi  oleh  Final Prediction  Error  (FPE),  Akaike  Information  Criterion  (AIC),  Schwarz  Criterion  (SC)  serta Human-Quinn  (HQ).  Tanda  bintang  merupakan  petunjuk  untuk  penggunaan  lag  yang direkomendasikan dari kriteria informasi tersebut.
Penentuan pemilihan lag dapat dilihat berdasarkan tanda * yang paling banyak. Berdasarkan pada Tabel 3 seperti bawah ini bisa dilihat bahwa tanda * paling banyak berada pada Lag 4. Maka dapat disimpulkan dalam penelitian ini Lag yang terbaik dapat digunakan adaah Lag 4.

## Tabel 3. Hasil Uji Lag Optimum

## Sumber: Olahan Data Eviews 10, 2020
Uji Kausalitas Granger bertujuan guna melihat hubungan sebab dan akibat diantara variabel atau  hubungan  dua  arah  (timbal  balik).  Untuk  uji  kausalitas  digunakan  Lag  yang  sudah didapatkan sebelumnya pada pengujian Lag Optimum sehingga didapatkan hasil output yang lebih baik. Untuk  menentukan  hubungan  kausalitas  antar variabel maka  Granger  Causality Test yang dapat digunakan. Pengujian ini bisa dilakukan dari cara menguji kausalitas antara yang satu dengan variabel lainnya.

## Tabel 4. Hasil Uji Kausalitas Granger
Kao Residual Cointegration Test Series: Y1 Y2 Y3 Date: 10/16/19   Time: 23:53 Sample: 2010 2017 Included observations: 152 Null Hypothesis: No cointegration Trend assumption: No deterministic trend Automatic lag length selection based on AIC with a max lag of 1 Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel
t-Statistic Prob. ADF -3.397156 0.0003 Residual variance 0.008459 HAC variance 0.006317
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RESID)
Method: Least Squares Date: 10/16/19   Time: 23:53 Sample (adjusted): 2011 2017
Included observations: 133 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. RESID(-1) -0.739361 0.083646 -8.839162 0.0000 R-squared 0.365574     Mean dependent var -0.009366 Adjusted R-squared 0.365574     S.D. dependent var 0.094284 S.E. of regression 0.075098     Akaike info criterion -2.332555 Sum squared resid 0.744442     Schwarz criterion -2.310823 Log likelihood 156.1149     Hannan-Quinn criter. -2.323724 Durbin-Watson stat 1.746711 VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: Y1 Y2 Y3 Exogenous variables: Date: 10/16/19   Time: 23:56
Sample: 2010 2017 Included observations: 76 Lag LogL LR FPE
AIC SC HQ
1 82.15272 NA 2.93e-05 -1.925072 -1.649064 -1.814766 2 97.83043 28.87999 2.46e-05 -2.100801 -1.548785 -1.880189 3 130.8748 58.26251 1.31e-05 -2.733548 -1.905525 -2.402630 4 150.7584   33.48812*   9.87e-06*  -3.019958*  -1.915927*  -2.578734*
* indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion
Pairwise Granger Causality Tests Date: 02/04/20   Time: 10:38
Sample: 2010 2017 Lags: 4
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. PE does not Granger Cause TF 76 1.84645 0.1302 TF does not Granger Cause PE 5.70006 0.0005 KM does not Granger Cause TF 76 5.33486 0.0009 TF does not Granger Cause KM 0.14962 0.9625 KM does not Granger Cause PE 76 5.56013 0.0006 PE does not Granger Cause KM 1.50608 0.2104
Berdasarkan pada Tabel 4 di atas memperlihatkan bahwa dari keseluruhan variabel yang diuji dengan  menggunakan  tingkat  kepercayaan  95%  menunjukkan  tidak  terdapat  variabel  yang mempunyai  hubungan  kausalitas.  Namun  hanya  ada  variabel  yang  mempunyai  hubungan searah  yaitu  fertilitas  terhadap  pertumbuhan  ekonomi,  kemiskinan  terhadap  fertilitas  dan kemiskinan terhadap pertumbuhan ekonomi.
Panel Vector Auto Regression (PVAR) Fertilitas, Pertumbuhan Ekonomi dan Kemiskinan Hasil analisis yang bisa dilihat pada Tabel  menerangkan:
Pertama, dimana fertilitas memiliki dinamika yang positif dengan dirinya sendiri pada Lag 1, 2,  3  dan  lag  4.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  apabila  fertilitas  meningkat  pada  periode sebelumnya, maka fertilitas juga akan meningkat pada periode sekarang.
Kedua, pertumbuhan ekonomi memiliki dinamika yang positif terhadap dirinya sendiri pada Lag 1 dan Lag 4. Hal ini menunjukkan jika pertumbuhan ekonomi meningkat pada periode sebelumnya maka pertumbuhan ekonomi meningkat pula pada periode sekarang. Serta pada Lag  4  pertumbuhan  ekonomi  berhubungan  positif  dengan  fertilitas,  yang  artinya  jika pertumbuhan ekonomi meningkat pada periode sebelumnya maka fertilitas akan meningkat pada periode sekarang.
Ketiga, kemiskinan memiliki dinamika yang positif dengan dirinya sendiri pada Lag 1 dan Lag 4,  yang  artinya  jika  kemiskinan  meningkat  pada  periode  sebelumnya  maka  kemiskinan mungkin meningkat pula pada periode sekarang. Serta pada Lag 2 kemiskinan berhubungan positif dengan pertumbuhan ekonomi, yang artinya jika kemiskinan meningkat pada periode sebelumnya maka pertumbuhan ekonomi akan meningkat pula pada periode sekarang. Selain itu  kemiskinan  juga  berhubungan  positif  dengan  fertilitas  pada  lag  3  yang  artinya  jika kemiskinan meningkat pada periode sebelumnya maka fertilitas akan meningkat pula pada periode sekarang.

## Tabel 5. Hasil Estimasi Panel Vector Auto Regression (PVAR) Fertilitas, Pertumbuhan Ekonomi dan Kemiskinan
Vector Autoregres s ion Es tim ates Date: 02/04/20   Tim e: 10:39 Sam ple (adjus ted): 2014 2017 Included obs ervations : 76 after adjus tm ents
Standard errors  in ( ) & t-s tatis tics  in [ ]
TF PE KM TF(-1) 0.331338 0.096429 -0.120381 (0.11385) (0.28349) (0.61818) [ 2.91038] [ 0.34015] [-0.19474] TF(-2) 0.197973 -0.035701 0.024061 (0.11060) (0.27541) (0.60057) [ 1.78992] [-0.12963] [ 0.04006] TF(-3) 0.267929 -0.306103 0.047429 (0.11078) (0.27586) (0.60154) [ 2.41850] [-1.10964] [ 0.07885] TF(-4) 0.172968 0.095870 0.089488 (0.10058) (0.25044) (0.54612) [ 1.71977] [ 0.38280] [ 0.16386] PE(-1) -0.012379 0.968292 -0.000149 (0.03549) (0.08837) (0.19271) [-0.34880] [ 10.9568] [-0.00078] PE(-2) 0.004180 0.071031 0.222455 (0.03888) (0.09682) (0.21112) [ 0.10751] [ 0.73367] [ 1.05368] PE(-3) -0.030080 -0.129312 -0.042446 (0.02314) (0.05763) (0.12567) [-1.29974] [-2.24391] [-0.33777] PE(-4) 0.042569 0.107447 -0.188325 (0.01745) (0.04345) (0.09476) [ 2.43931] [ 2.47264] [-1.98744] KM(-1) -0.061968 -0.048716 1.063091 (0.01869) (0.04654) (0.10149) [-3.31552] [-1.04675] [ 10.4752] KM(-2) 8.30E-05 0.229482 0.077937 (0.02284) (0.05687) (0.12401) [ 0.00363] [ 4.03530] [ 0.62848] KM(-3) 0.094647 0.004733 -0.892651 (0.02691) (0.06701) (0.14611) [ 3.51727] [ 0.07064] [-6.10931] KM(-4) -0.041649 -0.160314 0.678595 (0.02412) (0.06006) (0.13096) [-1.72678] [-2.66932] [ 5.18152] R-s quared 0.942019 0.865936 0.985948 Adj. R-s quared 0.932054 0.842894 0.983532 Sum  s q. res ids 0.236411 1.465834 6.970259 S.E. equation 0.060778 0.151340 0.330016 F-s tatis tic 94.52888 37.58047 408.2205 Log likelihood 111.5315 42.19642 -17.05425 Akaike AIC -2.619250 -0.794643 0.764586 Schwarz SC -2.251240 -0.426632 1.132596 Mean dependent 1.796053 5.697895 7.013816 S.D. dependent 0.233164 0.381818 2.571702 Determ inant res id covariance (dof adj.) 6.36E-06 Determ inant res id covariance 3.80E-06 Log likelihood 150.7584 Akaike inform ation criterion -3.019958 Schwarz criterion -1.915927 Num ber of coefficients
Uji stabilitas ini dilakukan guna melihat kestabilan pada model penelitian VAR, dikarenakan jika model VAR yang tidak stabil maka pada analisis Impulse Response Function (IRF) dan Variance Decomposition (VD) menjadi tidak stabil serta sulit untuk menguji kestabilan dalam jangka  panjang.  Uji  stabilitas  menjadi  salah  satu  syarat  agar  impulse  dapat  mendekati kestabilan yang diinginkan. Pada Gambar 1 dapat dilihat titik Inverse Roots of Characteristic Polynomial  semuanya  berada  dalam  lingkaran  sehingga  dapat  diartikan  bahwa  model  VAR yang  digunakan  stabil.  Dengan  demikian  pada  hasil  untuk  pengujian  Impulse  Response Function (IRF) serta Variance Decomposition (VD) dapat dipercaya.

## Gambar 1. Hasil Uji Stabilitas
Dalam analisis IRF ini dapat diketahui respon positif maupun negatif daripada satu variabel terhadap variabel lainnya. Dimana respon tersebut biasanya cukup signifikan serta cenderung berubah  pada  jangka  pendek,  sedangkan  pada  jangka  panjang  respon  tersebut  cenderung dalam keadaan konsisten serta terus mengecil.
Pada  Gambar  2  dapat  dilihat  respon  fertilitas  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  mengalami fluktuasi  mulai  dari  tahun  pertama  hingga  pada  tahun  kesepuluh.  Respon  pertumbuhan ekonomi terhadap fertilitas terlihat berfluktuasi yang dimulai pada tahun pertama hingga pada tahun  kesepuluh.  Respon  fertilitas  terhadap  kemiskinan  mengalami  respon  yang  negatif dikarenakan  berada  di  bawah  garis  keseimbangan.  Respon  kemiskinan  terhadap  fertilitas mulai pada tahun pertama hingga pada tahun kesepuluh kemiskinan mengalami respon yang negatif karena cenderung berada di bawah garis keseimbangan.
Respon pertumbuhan ekonomi terhadap kemiskinan dapat dilihat bahwa pada tahun pertama sampai  tahun  kesepuluh  respon  pertumbuhan  ekonomi  terhadap  kemiskinan  mengalami fluktuasi.  Selanjutnya  respon  kemiskinan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  pada  tahun pertama sampai tahun ketiga memiliki respon yang cenderung tetap, akan tetapi mengalami kenaikan  memasuki  tahun  keempat  sampai  tahun  keenam  sehingga  berada  di  atas  garis keseimbangan.  Kemudian  memasuki  tahun  ketujuh  mengalami  penurunan  sampai  tahun kesembilan hingga akhirnya meningkat pada tahun kesepuluh.
-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial

## Gambar 2. Impulse Response Function (IRF)
Variance Decomposition (VD) digunakan untuk menjelaskan bagaimana proporsi pergerakan suatu variabel yang diakibatkan oleh shock dari variabel itu sendiri terhadap dampaknya pada pergerakan lain secara berurutan.

## Tabel 6. Hasil Variance Decomposition

## Sumber: Olahan Data Eviews 10, 2020
Penelitian  ini  menggunakan  Variance  Decomposition  yang  bertujuan  untuk  memperoleh gambaran tentang pengaruh antar variabel. Tabel 6 memperlihatkan bahwa untuk fertilitas
-.02 .00 .02 .04 .06 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of Y1 to Y1 -.02 .00 .02 .04 .06 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of Y1 to Y2 -.02 .00 .02 .04 .06 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of Y1 to Y3 -.1 .0 .1 .2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of Y2 to Y1 -.1 .0 .1 .2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of Y2 to Y2 -.1 .0 .1 .2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of Y2 to Y3 -.2 .0 .2 .4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of Y3 to Y1 -.2 .0 .2 .4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of Y3 to Y2 -.2 .0 .2 .4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of Y3 to Y3 Response to Cholesky One S.D. (d.f. adj usted) Innovati ons ± 2 S.E. Variance Decom pos ition of Y1: Period
S.E. Y1 Y2 Y3 1 0.060778 100.0000 0.000000 0.000000 2 0.069129 92.98431 0.726422 6.289266 3 0.079308 84.25857 1.818555 13.92288 4 0.084603 85.11114 2.075425 12.81343 5 0.089579 86.24453 2.144663 11.61081 6 0.092451 86.80183 2.281007 10.91716 7 0.097704 86.51671 2.108788 11.37450 8 0.103353 86.17951 1.992681 11.82781 9 0.109989 84.73527 1.988587 13.27614 10 0.113961 84.90259 1.853887 13.24352 Variance Decom pos ition of Y2: Period S.E. Y1 Y2 Y3 1 0.151340 3.944492 96.05551 0.000000 2 0.217199 5.469565 94.13670 0.393730 3 0.258359 4.512780 93.39014 2.097079 4 0.289201 4.205347 85.66760 10.12705 5 0.327249 4.513809 74.29872 21.18747 6 0.360619 4.374075 70.35845 25.26747 7 0.392381 3.798652 71.99352 24.20783 8 0.422997 3.284835 74.85139 21.86378 9 0.449949 3.028961 75.93431 21.03673 10 0.476292 3.287120 74.29351 22.41937 Variance Decom pos ition of Y3: Period S.E. Y1 Y2 Y3 1 0.330016 13.85694 14.27992 71.86314 2 0.483703 14.58037 14.16209 71.25754 3 0.621727 14.75118 12.19994 73.04889 4 0.638390 14.71030 11.57170 73.71800 5 0.647408 14.49467 11.37141 74.13392 6 0.648952 14.43259 11.51179 74.05562 7 0.676798 14.38059 11.31262 74.30679 8 0.711264 14.53465 11.42265 74.04270 9 0.762555 14.61962 11.28324 74.09714 10 0.775547 14.64805 10.99349 74.35846
Choles ky Ordering: Y1 Y2 Y3
error variance seluruhnya 100% pada periode pertama. Dijelaskan oleh variabel fertilitas itu sendiri yang artinya dapat dilihat bahwa tingkat probabilitas fertilitas dipengaruhi tinggi oleh dirinya  sendiri  dibandingkan  dengan  shock  yang  terjadi  pada  pertumbuhan  ekonomi  dan kemiskinan.  Pada  Variance  Decomposition  variabel  pertumbuhan  ekonomi  dapat  dilihat bahwa  tingkat probabilitas  pertumbuhan  ekonomi  dipengaruhi oleh  dirinya  sendiri  dengan nilai  sebesar  96,06%  yang  lebih  besar  daripada  shock  yang  diberikan  oleh  fertilitas  dan kemiskinan.

## Hubungan Kausalitas antara Fertilitas dengan Pertumbuhan Ekonomi
Berdasarkan  pengujian  kausalitas  Granger  didapatkan  bahwa  tidak  adanya  hubungan kausalitas diantara fertilitas dengan pertumbuhan ekonomi di Sumatera Barat, namun hanya ada hubungan searah diantara fertilitas terhadap pertumbuhan ekonomi.
Hasil  dari  pengujian  tersebut  sesuai  pada  penelitian  Li  dan  Zhang  (2007)  bahwa  tingkat kelahiran  berpengaruh  pada  pertumbuhan  ekonomi,  dimana  tingkat  kelahiran  yang  tak terkendali  bisa  menghambat  pertumbuhan  ekonomi.  Sebagaimana  teori  yang  sudah dicetuskan  oleh  Malthus  yang  menerangka  dimana  pertumbuhan  manusia  lebih  cepat daripada  alam  sebagai  faktor  produksi  sehingga  menyebabkan  cenderungnya  terjadi penurunan  dalam  pendapatan  per  kapita  sampai  tingkat  yang  rendah  hingga  masyarakat bertahan pada sebuah kondisi yang sedikit di atas subsisten dimana hal ini akan menghambat pembangunan ekonomi yang dilakukan.
Hasil dari pengujian juga memperlihatkan bahwa pertumbuhan ekonomi tidak mempunyai pengaruh  pada  kelahiran.  Hal  tersebut  sesuai  pada  penelitian  Fajri,  dkk  (2019)  bahwa pendapatan tidak berpengaruh terhadap jumlah anak lahir hidup.

## Hubungan Kausalitas antara Fertilitas dengan Kemiskinan
Berdasarkan  pengujian  kausalitas  Granger  didapatkan  dimana  tidak  adanya  hubungan kausalitas  diantara  fertilitas  dengan  kemiskinan  di  Sumatera  Barat,  namun  terdapat hubungan searah antara kemiskinan terhadap fertilitas.
Hasil  pengujian  tersebut  sejalan  dari  penelitian  Schoumaker  (2004)  yang  menerangkan dimana  wanita  yang  tergolong  miskin  mempunyai  anak  yang  lebih  besar  dikarenakan kurangnya  pengetahuan  untuk  perencanaan  keluarga  yang  lebih  baik  serta  mereka menginginkan lebih banyak anak sebagai investasi dalam ekonomi. Hal tersebut juga seiring dengan pandangan Todaro dan Smith (2011) bahwa bagi masyarakat miskin anak dipandang sebagai  investasi  untuk  masa  depan  sebagai  imbalan  dan  sumber  finansial  di  usia  lanjut. Namubiru  (2014)  menerangkan  bahwa  indeks  kekayaan  mempunyai  hubungan  terhadap kelahiran. Jika status kekayaan meningkat maka kelahiran cenderung menurun dan begitupun sebaliknya.

## Hubungan Kausalitas antara Pertumbuhan Ekonomi dengan Kemiskinan
Berdasarkan  pengujian  kausalitas  Granger  didapatkan  dimana  tiada  adanya  hubungan kausalitas  diantara  pertumbuhan  ekonomi  dan  kemiskinan  di  Sumatera  Barat,  namun terdapat  hubungan  satu  arah  antara  kemiskinan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Hasil pengujian  tersebut  sejalan  pada  penelitian  Pananrangi  (2012)  yang  menerangkan  dimana pertumbuhan  ekonomi  tidak  mempunyai  pengaruh  pada  kemiskinan.  Hal  serupa  juga  bisa ditemukan pada penelitian Anjuli dan Fitrayati (2013) dimana pertumbuhan ekonomi tidak mempunyai  pengaruh  serta  negatif  terhadap  tingkat  kemiskinan,  yang  mana  jikalau pertumbuhan  ekonomi  terjadi  peningkatan  maka  berdampak  pada  kemiskinan  yang mengalami penurunan.

## SIMPULAN
Simpulan penelitian menunjukkan dimana: (1) Tidak adanya kausalitas diantara fertilitas dan pertumbuhan  ekonomi,  namun  terdapat  hubungan  searah  antara  fertilitas  dengan pertumbuhan ekonomi. (2) Tidak terdapat kausalitas diantara fertilitas dengan kemiskinan di Sumatera  Barat,  namun  terdapat  hubungan  searah  diantara  kemiskinan  dan  fertilitas.  (3) Tidak  adanya  hubungan  kausalitas  diantara  pertumbuhan  ekonomi  dengan  kemiskinan  di Sumatera  Barat,  namun  ada  hubungan  searah  diantara  kemiskinan  dan  pertumbuhan ekonomi.

## DAFTAR RUJUKAN
Amin, Sajeda, John B Casterline, and Laura Spess. 2007. Poverty and Fertility: Evidence and Agenda. Population Council. Working Paper (4).
Anjuli,  A.  D.,  &  Fitrayati,  D.  2013.  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Pendidikan,  dan Pengangguran  Terhadap  Kemiskinan  di  Kabupaten  Sampang. Jurnal  Pendidikan Ekonomi . 1(3): 1-18. Badan  Pusat  Statistik.  2010. Fertilitas  Penduduk  Indonesia:  Hasil  Sensus  Penduduk  2010 . Jakarta: Badan Pusat Statistik.
Fajri, A., Amar, S., & Triani, M. 2019. Analisis Faktor Jumlah Bayi Lahir Hidup di Sumatera Barat. Jurnal Kajian Ekonomi Dan Pembangunan . 1(1): 197-212.
Jemna,  Danut- vasile.  2015.  “Causality  Relationship  Between  Economic  Development  and Fertility in Romania on Regional Level.” Procedia Economics and Finance . 20(15): 334- 341.
Irianto, A., & Friyatmi. 2016. Demografi dan Kependudukan . Jakarta: Kencana. Jhingan, M. L. 2012. Ekonomi Pembangunan dan Perencanaan . Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada.
Jonaidi, A. 2012. Analisis Pertumbuhan Ekonomi dan Kemiskinan di Indonesia. Jurnal Kajian Ekonomi . 1(1): 140-164.
Li,  H.,  &  Zhang,  J.  2007.  Do  High  Birth  Rates  Hamper  Economic  Growth? The  Review  of Economics and Statistics . 89(1): 110-117. Luci, A., & Thevenon, O. 2010. Does Economic Development Drive The Fertility Rebound in OECD Countries. HAL Archives-Ouvertes .
Mussa,  R.  (2014).  Impact  of  Fertility  on  Objective  and  Subjective  Poverty  in  Malawi. Development Studies Research . 1(1): 202-222. Namubiru, L. 2014. Effect of Household Poverty on Women’s Fertility and Child Nutriti onal Status in Uganda .
Pananrangi, A. I. A. 2012. Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Tingkat Kemiskinan. Jurnal Plano Madani . 1(1): 29-38. Rahmayeni,  Z.  2016.  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Fertilitas  Pasangan  Usia  Subur Peserta KB di Kelurahan Aur Kuning Kecamatan Aur Birugo Tigo Baleh. Majalah Ilmiah. 23(2): 30-38.
Schoumaker, B. 2004. Poverty and Fertility in Sub-Sahara Africa: Evidence From 25 Countries. Population Association of America Meeting, Boston .
Sentosa, S. U., & Ariusni. 2018. Analyzing The Entrepreneur Process of Motivation, Resource Allocation, and Institutional for Poor Households in Rural West Sumatera. 57 (Piceeba), 468 – 477. Subri, M. 2003. Ekonomi Sumber Daya Manusia Dalam Perspektif Pembangunan . Jakarta: PT Raja Grafindo Persada. Sukirno, S. 2006. Ekonomi Pembangunan: Proses, Masalah, dan Dasar Kebijakan . Jakarta: Kencana.
Suliswanto, M. S. W. 2010. Pengaruh Produk Domestik Bruto (PDB) dan Indeks Pembangunan Manusia  (IPM)  Terhadap  Angka  Kemiskinan  di  Indonesia. Jurnal  Ekonomi Pembangunan. 8(2). 357-366.
Todaro, M. P., & Smith, S. C. 2011. Pembangunan Ekonomi (Kesebelas). Jakarta: Erlangga. Zulfa,  A.  2016.  Pengaruh  Pertumbuhan  Penduduk  dan  Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap Tingkat Pengangguran Di Kota Lhokseumawe. Jurnal Visioner Dan Strategis . 5(1): 13- 22.